متناسب با متن زیر، یک عنوان انتخاب کرده و آن را خلاصه کنید

متن: جستجوی فاخته راه رفتن اختیاری و اندازه قدم اجرا جستجوی شرح داده‌شده فاخته جستجوی بلبل چند منظوره ترکیب سازی اجرا مرجع جستجوی بلبل (cs) از نمونه‌های زیر استفاده می‌کند: هر تخم در آشیانه نمایانگر یک راه‌حل است و تخم بلبل یک راه‌حل جدید را نشان می‌دهد. هدف آن است تا از راه حل‌های بهتر و جدید بالقوه (بلبل‌ها) استفاده شود تا راه‌حل نه خیلی ایده‌آلی در اشیانه‌ها جایگزین شود. در ساده‌ترین شکل، هر آشیانه یک تخم دارد. الگوریتم می‌تواند برای بیشتر موارد پیچیده‌ای طراحی شود که در آن هر آشیانه چند تخم دارد که یک سری از راه حل‌ها را نمایش می‌دهد. cs بر اساس سد قانونی تأیید شده‌است: هر بلبل یکی یکی بر روی یک تخم می‌خوابد و تخم خود را در آشیانه تصادفی انتخاب‌شده می‌اندازد بهترین اشیانه‌ها با بهترین کیفیت تخم‌ها به تولید بعدی واگذار می‌شود. تعداد اشینه‌های میزبان موجود ثابت است و پرنده میزبان با احتمال (اوه) έ pa تخمی را پیدا می‌کند که بلبل بر روی آن خوابیده‌است. یانگ و دب با کشف عملکرد تعدادی از بهترین اشیانه‌ها و کشف راه حل‌هایی با احتمال (اوه) έ pa کشف کردند که دسته پرندگان لری (lery) جستجوی نحوه راه رفتن اتفاقی را در مقایسه با راه رفتن ساده تصادفی بهتر انجام می‌دهند. کد ساختگی می‌تواند به شکل زیر خلاصه بندی شود: تابع هدف: f (x) و x= (x ۱ و x ۲ و …و xd) و یک بلبل را به‌طور تصادفی انتخاب کنید (بگویید، i) و با اجرای دسته پرندگان لری راه‌حل آن را جایگزین کنید. j را جانشین راه‌حل جدیدی کنید یک کسر (pa) از بدترین اشانه‌ها ترک می‌شود و یک اشیانه جدید ساخته می‌شود: برترین امتیاز این الگوریتم سادگی ان است در حقیقت مقایسه با الگوریتم‌های؟ جمعیت محور یا عامل محور همچون بهینه‌سازی انبوه ذرات و جستجوی هماهنگ، در این جا ضرورتا فقط یک پارامتر pa در cs وجود دارد (جدای تعداد جمعیت n). بنابراین انجام ان کار ساده‌ای است. xt+ ۱ = xt+ set در حالیکه et از نمودار معمول استاندارد همراه با میانگین صفر و انحراف معیار واحد برای راه رفتن تصادفی است یا برای دسته پرندگان لوی از نمودار لوی برداشت می‌شود. بدیهی است، راه رفتن تصادفی می‌توان به شباهت بین تخم بلبل و تخم میزبان ارتباط داده شود که می‌تواند در عمل سخت و مشکل باشد. در این جا اندازه قدم s تعیین می‌کند راه پیمای تصادفی چگونه بیشتر می‌تواند برای تعداد ثابتی iteration راه رود …. 
جواب:
"جستجوی بلبلی" میتواند عنوان مناسب و "جستجوی فاخته (به انگلیسی : cuckoo search) ، جستجوی کوکو یا جستجوی بلبل ، الگوریتم بهینه‌سازی است که زین–شی یانگ و سوآش دب در سال ۲۰۰۹ طراحی کردند . این الگوریتم برگرفته از ملزوم کردن تخم انگلی بعضی گونه‌های بلبل به قرار دادن تخم‌هایش در آشیانه پرندگان میزبان دیگر (از گونه‌های دیگر) است . بعضی پرندگان میزبان می‌توانند با فاخته‌های سربار و مزاحم جنگ و دعوا کنند . برای مثال اگر پرنده میزبان تخم‌هایی را پیدا کند که متعلق به آن‌ها نیست ، او این تخم‌های بیگانه را دور می‌اندازد یا آشیانه‌اش را به راحتی ترک می‌کند و جای دیگر آشیانه جدیدی می‌سازد . جستجوی فاخته بر اساس چنین شیوه پرورشی شکل می‌گیرد و بنابراین می‌تواند برای انواع مسایل بهینه‌سازی اجرا شود ." میتواند خلاصه ی مناسبی برای این متن باشد